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☆☆☆☆☆

张良 著

图书标签:

• 消费者权益
• 合同法
• 民商法
• 合同研究
• 消费者合同
• 法律
• 经济学
• 市场监管
• 消费者保护
• 合同纠纷

出版社： 中国政法大学出版社

ISBN：9787562070573

版次：1

商品编码：12101698

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-12-01

用纸：胶版纸

页数：272

内容简介

　　本书从消费者概念、消费者合同概念出发，遵循消费者合同的理论逻辑，以专题研究形式从七个维度对消费者合同不同于一般民事合同、商事合同的独特制度展开研究，即：消费者合同的理论基础、消费者合同的订立、消费者合同的解释、我国消费者撤回权制度的立法完善、消费者合同中不公平条款的法律规制、消费者合同惩罚性赔偿、民法典编纂背景下消费者合同制度的立法安排。本书融理论创新与实践探索于一体，旨在为我国《消费者权益保护法》的完善和民法典的编纂提供理论支撑，为司法实践提供裁判镜鉴。

好的，以下是一份不涉及《消费者合同研究》内容的图书简介，聚焦于一个完全不同的领域：《深度学习在自然语言处理中的前沿应用》。 --- 《深度学习在自然语言处理中的前沿应用》 导言：迈向智能文本理解的新纪元 在信息爆炸的时代，文本数据已成为驱动社会进步和技术革新的核心资源。然而，海量的非结构化文本数据如何被机器有效地理解、分析和生成，一直是人工智能领域最具挑战性也最引人入胜的课题。本书《深度学习在自然语言处理中的前沿应用》正是为了系统梳理和深入探讨驱动当前NLP领域实现跨越式发展的核心技术——深度学习模型——及其在各种尖端应用中的实践方法。 本书并非面向初学者的入门教程，而是为具备一定机器学习或计算语言学基础的读者设计，旨在提供对当前最先进技术栈的透彻理解，以及对未来研究方向的敏锐洞察。我们聚焦于那些在过去五年中定义了NLP新范式的模型架构、训练策略和应用场景，力求描绘出一幅全面而深入的“深度NLP”技术图景。 第一部分：基础架构的演进与重构 本部分首先回顾了从循环神经网络（RNN）到卷积神经网络（CNN）在处理序列数据中的局限性，并迅速切入现代NLP的基石——注意力机制（Attention Mechanism）。 1.1 序列模型的革命：从RNN到Transformer 我们详细剖析了自注意力（Self-Attention）机制的数学原理，解释了它如何克服传统序列模型在长距离依赖捕获上的瓶颈。重点分析了Transformer架构中多头注意力（Multi-Head Attention）的设计精妙之处，以及它如何通过并行计算极大地提升了训练效率。读者将了解到残差连接（Residual Connections）和层归一化（Layer Normalization）在稳定深层网络训练中的关键作用。 1.2 预训练范式的确立：BERT家族的深度解析 预训练语言模型（PLM）的出现彻底改变了NLP的研究范式。本书将深入解读BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的工作原理，包括其两个核心任务：掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）。随后，我们将探讨RoBERTa、ALBERT、ELECTRA等后续优化模型的改进点，特别是数据清洗、批次大小、动态掩码策略对最终性能的微妙影响。我们将提供具体的实践指导，说明如何根据下游任务的需求选择和微调（Fine-tuning）合适的预训练模型。 1.3 规模化的艺术：模型扩展与稀疏化技术 随着模型参数量的指数级增长，如何有效管理和利用这些巨型模型成为新的挑战。本部分涵盖了如知识蒸馏（Knowledge Distillation）将大模型知识迁移至小模型的方法，以及参数高效微调（PEFT）技术，如LoRA（Low-Rank Adaptation）和Prefix-Tuning，这些技术极大地降低了部署和微调大型模型的资源门槛，是当前工业界应用的热点。 第二部分：前沿应用场景的深度聚焦 掌握了核心模型后，本书将转向当前NLP领域最具商业价值和学术深度的应用案例，展示深度学习模型如何解决现实世界的复杂问题。 2.1 高级机器翻译与跨语言理解 机器翻译（MT）已从基于短语的统计方法全面转向神经机器翻译（NMT）。本书重点分析了神经概率模型（NPM）在MT中的应用，并探讨了如何利用大型预训练模型（如mT5）实现零样本（Zero-shot）或少样本（Few-shot）的跨语言迁移。此外，我们还讨论了低资源语言（Low-Resource Languages）的翻译挑战，以及通过回译（Back-Translation）和多模态辅助对翻译质量进行鲁棒性提升的策略。 2.2 问答系统与知识抽取 从早期的基于规则的系统到如今的上下文感知的阅读理解（Reading Comprehension, RC），问答系统（QA）的发展迅猛。本书详细介绍了抽取式QA（如SQuAD数据集上的模型）和生成式QA（Generative QA）的区别与联系。我们深入探讨了如何结合外部知识库（如知识图谱）来增强模型的推理能力，构建出能够进行多跳推理（Multi-hop Reasoning）的复杂问答系统。 2.3 文本生成与对话AI的创造力边界 以GPT系列模型为代表的自回归模型（Autoregressive Models）在文本生成方面展现了惊人的“创造力”。本章着重剖析了解码策略的重要性，包括贪婪搜索（Greedy Search）、束搜索（Beam Search）以及Top-k/Nucleus Sampling等方法如何影响生成文本的流畅性、多样性和忠实度。同时，我们还将讨论如何通过人类反馈强化学习（RLHF）来对齐生成模型的输出，使其更符合人类的偏好和安全标准，这是当前构建安全、有用的大型语言模型（LLM）的关键步骤。 第三部分：挑战、伦理与未来展望 没有技术是完美的，NLP模型的快速发展也带来了新的挑战和责任。 3.1 模型的鲁棒性与可解释性（XAI） 深度学习模型在面对对抗性攻击（Adversarial Attacks）时表现出显著的脆弱性。本部分介绍了多种对抗性样本的生成技术，以及防御策略，例如梯度掩蔽和输入净化。此外，我们强调了可解释性（Explainability）在关键应用中的重要性，探讨了如LIME和SHAP值等工具在揭示模型决策路径方面的应用。 3.2 偏见、公平性与数据治理 由于模型是在海量人类文本上训练的，它们不可避免地会学习并固化社会中存在的偏见。本书严肃讨论了在训练数据、模型架构和评估指标中如何识别、量化和减轻性别、种族等偏见。我们提出了一套系统的模型公平性审计流程，旨在推动NLP技术向更公平、更负责任的方向发展。 3.3 迈向通用人工智能（AGI）的路径 最后，本书展望了NLP的未来研究方向，包括如何整合符号推理能力与深度学习的感知能力，多模态学习（如文图联合理解）的集成，以及开发更高效、更具通用性的基础模型，为构建真正理解世界的智能体奠定理论和技术基础。 目标读者群： 机器学习工程师和数据科学家 从事自然语言处理、计算语言学的研究生和研究人员 对前沿AI技术有深入兴趣的软件架构师 本书特色： 理论深度与实践结合： 兼顾前沿论文的数学推导与实际代码库（PyTorch/TensorFlow）的配置要点。 聚焦SOTA： 严格围绕当前（过去三年）最顶尖的学术成果和工业界部署的技术栈展开。 批判性视角： 不仅介绍技术，更深入分析其局限性、伦理风险与潜在的社会影响。 ---

评分☆☆☆☆☆

这本书为我打开了一个全新的视角，让我意识到，那些我们习以为常的消费者合同，其实是一个复杂而精妙的体系。我之前总觉得，只要自己细心一点，合同条文读懂了，就不会有问题，但《消费者合同研究》这本书，却让我看到了更深层次的问题。它对于“合同的解释权”和“风险的分配”的探讨，让我耳目一新。书中的例子，往往是那些我们生活中可能遇到，但却感到束手无策的场景，比如，当商品出现质量问题，商家推诿责任，或者模糊不清的保修条款，究竟应该如何理解和执行？书中并没有直接给出“解决方案”，而是通过对法律原则的细致解读，以及对典型案例的深入剖析，引导读者自己去找到答案。它让我理解，很多时候，合同的条文并非完全中立，而是可能隐藏着某种“倾向性”，而这种倾向性，往往是基于某种商业逻辑或风险规避的考虑。它促使我去思考，在合同中，究竟是谁在承担主要的风险，以及这种风险分配是否公平合理。读完这本书，我感觉自己不再是那个只能被动接受的消费者，而是一个能够理解规则、洞察风险的“玩家”。它不是在教我如何成为一个“告状者”，而是在教我如何成为一个更聪明、更有智慧的“消费者”。

评分☆☆☆☆☆

这是一本让我大开眼界、拍案叫绝的书。我一直以为自己是个精明的消费者，对合同条款总能细细审阅，但《消费者合同研究》却像一面镜子，照出了我认知上的盲点。书中最令我印象深刻的是它对“不对称信息”的分析，以及这种不对称信息如何被巧妙地利用在消费者合同中。它不像某些法律书籍那样晦涩难懂，而是用生动形象的语言，将那些原本枯燥的法律概念变得鲜活起来。比如，书中分析了在某些高科技产品或复杂服务合同中，消费者往往对产品性能、服务细节、潜在风险等信息了解有限，而商家则拥有完全的、甚至是经过精心包装的信息。这种信息鸿沟，使得消费者在谈判中处于天然的劣势。它让我开始回顾自己过去的一些消费经历，那些看似“难以说清”的问题，原来根源就在于此。书中的一些章节，更是让我对一些常见的消费陷阱有了全新的认识，比如一些看似优惠的捆绑销售、一些隐藏在细则里的“霸王条款”，以及一些难以追溯的售后责任。读这本书，我感觉自己不再是被动接受者，而是一个有了“情报”的“战士”。它不是在教我如何去“告”对方，而是在教我如何去“识别”，如何去“规避”，如何在源头上就避免陷入不利境地。

评分☆☆☆☆☆

读完《消费者合同研究》，我感觉自己仿佛经历了一场关于“信任”的深刻洗礼。在商业社会中，我们无时无刻不在与各种合同打交道，小到购买一杯咖啡，大到房屋贷款，它们构成了我们生活运转的基石。然而，在这本书的引导下，我开始反思，这种“信任”究竟建立在怎样的基础上？它是否总是那么可靠？书中对于“诚信”原则在合同关系中的演变以及现实中的挑战，进行了深入的探讨。我尤其对书中关于“预期利益”和“实际损失”的区分印象深刻。有时候，我们购买商品或服务，并非仅仅是为了得到一个实物或一项服务，更重要的是它背后所承诺的价值和体验。而当这些承诺未能兑现时，消费者所遭受的损失，往往不仅仅是金钱上的，更包含着期望的落空和信任的崩塌。《消费者合同研究》并没有回避这些复杂的问题，而是通过一系列引人深思的案例，揭示了在合同履行过程中可能出现的各种“失信”行为，以及消费者在这种情况下所面临的困境。它让我意识到，一个看似简单的纠纷背后，可能牵扯着复杂的权利义务关系，以及对“公平”和“正义”的理解。这本书没有提供简单的万能药，而是鼓励读者去理解问题的根源，去思考如何在保障自身权益的同时，也理解商业活动的复杂性。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是一扇通往陌生世界的窗户，虽然我并非法律专业人士，但这本书以一种我从未想过的方式，让我窥见了日常生活中那些隐藏在合同条款背后的复杂机制。我一直以为签订合同只是一个 formality，一个简单的签名，但《消费者合同研究》彻底颠覆了我的认知。它不是那种枯燥乏味的法律教科书，而是以一种引人入胜的方式，剥开了层层迷雾。书中通过大量生动的案例，比如一次不愉快的购物经历，一次看似简单的服务订阅，都变成了深入剖析的素材。作者并没有直接给出“你应该怎么做”的答案，而是引导我思考“为什么会这样”。比如，为什么我之前认为公平的条款，在特定情况下会变得极度不公平？为什么消费者在签订合同后，往往处于信息不对称的弱势地位？书中对于“格式合同”的解读尤为深刻，它让我意识到，很多时候我们并非真正意义上“协商”了合同，而是被动接受了一套预设好的规则。这种“被动”感，让我开始审视自己过去在消费过程中的一些经历，那些曾经被我忽略的小细节，现在看来都可能暗藏玄机。这本书不是在教我成为一个律师，而是在赋予我一种更深刻的洞察力，让我不再对那些冰冷的条款感到无力，而是能够以一种更主动、更审慎的态度去面对。它让我明白，了解规则，本身就是一种力量。

评分☆☆☆☆☆

《消费者合同研究》这本书，如同一场精心策划的“侦探游戏”，引导我一步步揭开消费者合同的神秘面纱。我一直认为，合同就是一份严谨的文件，一旦签字就具有法律约束力，但这本书却让我看到，它背后潜藏着无数的博弈和智慧。书中对“缔约过失”和“履行过程中的责任”的剖析，让我印象尤为深刻。它不只是告诉你发生了什么，更深入地探讨了“为什么会发生”，以及在这过程中，各个主体的责任边界在哪里。比如，当我们购买一项服务，而服务提供方在宣传时存在夸大其词，或者在实际交付时存在明显瑕疵，那么这种“过失”应该如何界定？消费者又应该如何维护自己的权利？书中的案例分析非常细致，从细小的文字游戏到重大的合同漏洞，都被一一拆解，让我对合同的理解不再停留在表面。它让我明白，合同不仅仅是静态的文本，而是一个动态的、充满变数的行为过程。它鼓励我去思考，在每一个合同的背后，是否存在着未被揭示的“意图”，是否存在着可以被利用的“规则漏洞”。这本书让我从一个旁观者，变成了一个对规则有深刻理解的参与者，它赋予了我一种更冷静、更理性的视角去审视每一次的消费行为。